前面我们分析扩散模型(Diffusion Model)了解到,它通过向数据中添加噪声,然后训练一个去噪模型实现数据的还原,扩散模型在图像生成、图像修复等任务中表现了很好的效果,尤其是生成质量和多向性方面有显著的优势。但其本身是一个马尔科夫链的过程,即前后时刻数据有非常紧密的绑定关系,无法进行跳跃预测,生成过程通常需要超多...
而且文章发现在固定分辨率图像上训练的模型可以泛化到更大分辨率的图像上,LDMs还可以应用于超分辨率和修复等任务上。 4.4. Super-Resolution with Latent Diffusion 通过将低分辨率的图像作为条件输入,LDMs可以用于增加图像分辨率的任务上,这本质上是一个image-to-image的任务。 评测效果: 人类打分: 4.5. Inpainting with...
以文本为例,文本先验会经过Text Encoder得到特征,通过cross attention加权到diffusion每次去噪的噪声估计器UNet中间stage特征上。 Inference 所以推理过程应该类似于架构图上蓝框所示,输入文本或者其它模态先验以及latent space的高斯噪声,经过LDM扩散出相应语义的latent特征,经过Decoder一次性生成相应图像。 Experiment 介绍两个...
此仓库是为了提升国内下载速度的镜像仓库,每日同步一次。 原始仓库:https://github.com/CompVis/latent-diffusion main 克隆/下载 git config --global user.name userName git config --global user.email userEmail 分支2 标签0 Robin Rombachformatting and info513f0092年前 ...
隐扩散模型 Latent Diffusion Models 相比原始扩散模型在像素空间进行训练推理,LDM是在维度更低的隐空间进行训练推理,其计算量则小了很多。其次利用了基于2D卷积UNet,有利于图像的归纳偏置。这里的UNet条件依赖于时间t。 条件建模机制 Conditioning Mechanisms ...
我们将所得模型类称为潜在扩散模型(Latent Diffusion Models,LDM)。 这种方法的一个显著优点是,我们只需要对通用自动编码阶段进行一次训练,因此可以将其用于多个DM训练或探索可能完全不同的任务[81]。这使得能够有效地探索各种图像到图像和文本到图像任务的大量扩散模型。对于后者,我们设计了一种架构,将Transformer连接...
【ai绘图】segment anything/inpaint anything分割大法,修改图片中的一切元素,stable diffusion插件介绍 薯片_AI 1532 0 【AI生产力工作流】如何更加高效、精准地修改画面指定区域内容 | Inpaint Anything + 重绘蒙版,Stable Diffusion进阶教程 来真的 1.0万 94 Nvidia最新AI模型仅需100K即可获得更高质量的图像 来真...
Stable Diffusion和 Latent Diffusion 是两种基于深度学习的图像生成模型,它们在技术上有一定的关系,但也有各自的特点。 Latent Diffusion Models (LDMs):Latent Diffusion Models是一类生成模型,它们通过在一个低维的潜在空间中模拟扩散过程来生成高质量的图像。
与Diffusion Models和GAN模型相比,Stable Diffusion(Latent Diffusion Model模型)具备更快速、更稳定的特点。 更快速:与Diffusion Models相比,Latent Diffusion Model模型通过减少噪声的数量和步骤,从而减少模型的训练时间。 更稳定:与GAN相比更稳定,GAN作为是早期的图像生成模型,通过生成器(Generato)与判别器(Discriminator)...